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Proyecto Brainer

IA para la Movilidad

Corporativa Sostenible

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IA para la Movilidad Corporativa Sostenible

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El objetivo del proyecto BUSUP BRAINER es crear una herramienta proactiva con componentes que interactúen constantemente optimizando las rutas, como respuesta a cambios rápidos en la demanda. Para ello utilizará algoritmos de clasificación y regresión para analizar datos históricos (KPIs). Además, generará modelos de Inteligencia Artificial (IA), con los que ofrecer análisis de errores, sugerencias operativas (recomendaciones) y predicciones basadas en el análisis de los KPIs.


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Estructura Proyecto

Para alcanzar este objetivo principal, deberán lograrse los siguientes objetivos específicos (OEs):

Para alcanzar este objetivo principal, deberán lograrse los siguientes objetivos específicos (OEs):
OE1: Identificación de los KPIs relevantes

Identificación de los KPIs relevantes, que sean capaces de describir las operativas pasadas, y entrenamiento de un modelo de clasificación de anomalías que permita detectar patrones de comportamiento/decisión para poder conocer las desviaciones de planificación más comunes.

OE2: Desarrollar una solución

Desarrollar una solución que permita analizar el estado de las operativas en tiempo real (agente de control) y optimizar rutas en base a cambios repentinos en la demanda para generar mejores soluciones (trayectos) en el último minuto (last minute).

OE3: Generar servicios de predicción

Generar servicios de predicción de desarrollo de operaciones futuras y detección de posibles anomalías basado en el análisis de datos históricos.


Ello se divide en 5 partes o paquetes de trabajo diferenciados:

PT1: Análisis de datos históricos de operativa y detección de patrones de decisión.
PT2: Análisis en tiempo real de optimazación y rendimiento de la ejecución.
PT3: Predicción de resultados de operación para servicios futuros.
PT4: Integración y pruebas de validación.
PT5: Amplia difusión.


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